
面向MCP开发者的全合一VSCode插件
概览
OpenMCP:MCP开发所需的一切 一个集成 vscode/trae/光标的 MCP 服务器调试插件。 集成了 Inspector + MCP 客户端的基本功能,将开发与测试合为一体。 用各种工具测试MCP工具、提示和资源。 经过测试的工具可以放置在“交互测试”模块中,用于大型模型交互测试。 完整的项目层级管理面板,便于项目和全局层面的MCP项目管理。 支持多个大型模型:DeepSeek、OpenAI、Qwen、Gemini、Grok、Mistral、MiniMax、Groq、Perplexity、Kimi、Ollama、OpenRouter 等。 支持XML模式及工具选择的自定义选项。
概述(AI 翻译)
OpenMCP:MCP开发所需的一切
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开放MCP
一个集成 vscode/trae/光标的 MCP 服务器调试插件。
👆 完整视频
开放麦克彭特
集成了 Inspector + MCP 客户端的基本功能,将开发与测试合为一体。
用各种工具测试MCP工具、提示和资源。
经过测试的工具可以放置在“交互测试”模块中,用于大型模型交互测试。
完整的项目层级管理面板,便于项目和全局层面的MCP项目管理。
支持多个大型模型:DeepSeek、OpenAI、Qwen、Gemini、Grok、Mistral、MiniMax、Groq、Perplexity、Kimi、Ollama、OpenRouter 等。
支持XML模式及工具选择的自定义选项。
OpenMCP-SDK
一旦所有内容在openmcpent中测试和验证完毕,你就可以快速轻松地将MCP部署为带有openmcp-sdk的代理应用:
然后只用代码行部署你的代理
输出
🔗 openmcp-sdk 文档
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本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。
OpenMCP
An all-in-one vscode/trae/cursor plugin for MCP server debugging.
👆 Full Video
openmcpent
Integrated Inspector + MCP client basic functions, combining development and testing into one.
Test mcp tools, prompts and resources with a variety of tools.
Tested tools can be placed in the “Interactive Testing” module for large model interaction testing.
Complete project-level management panel for easier MCP project management at both project and global levels.
Supports multiple large models: DeepSeek, OpenAI, Qwen, Gemini, Grok, Mistral, MiniMax, Groq, Perplexity, Kimi, Ollama, OpenRouter and more.
Support XML mode and customized options for your tool selection.
openmcp-sdk
once everything is tested and verified in openmcpent, you can deploy your mcp as an agent app with openmcp-sdk fastly and easily:
npm install openmcp-sdk
then deploy your agent with just lines of codes
import { OmAgent } from 'openmcp-sdk/service/sdk';
// create Agent
const agent = new OmAgent();
// Load configuration, which can be automatically generated after debugging with openmcp client
agent.loadMcpConfig('./mcpconfig.json');
// Read the debugged prompt
const prompt = await agent.getPrompt('hacknews', { topn: '5' });
// Execute the task
const res = await agent.ainvoke({ messages: prompt });
console.log('⚙️ Agent Response', res);
output
[2025/6/20 20:47:31] 🚀 [crawl4ai-mcp] 1.9.1 connected
[2025/6/20 20:47:35] 🤖 Agent wants to use these tools get_web_markdown
[2025/6/20 20:47:35] 🔧 using tool get_web_markdown
[2025/6/20 20:47:39] ✓ use tools success
安装
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide 新手?先看 mcpskill.org 教程 →